« Sous-échantillonnage de la valeur maximale » : différence entre les versions

Dernière version du 10 avril 2025 à 20:36

Définition

Technique de sous-échantillonnage qui consiste à remplacer tous les éléments inclus dans une fenêtre d'observation (fenêtre de calcul, ou fenêtre de voisinage) par la valeur maximale parmi tous les éléments dans cette fenêtre. Le sous-échantillonnage de la valeur maximale permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des représentations.

L'objectif est généralement de réduire la taille de la représentation.

Compléments

Le sous-échantillonnage peut être de différente nature mais les types les plus utilisés sont le sous-échantillonnage de la valeur maximale (max pooling) et le sous-échantillonnage de la valeur moyenne (average pooling).

Français

sous-échantillonnage de la valeur maximale

échantillonnage de la valeur maximale

sous-échantillonnage du maximum

échantillonnage du maximum

réduction par la valeur maximale

réduction par le maximum

Anglais

max-pooling

max pooling

Sources

Source : Computersciencewiki

Source : Claude Coulombe, Datafranca

Source : Termino

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-==Domaine==
+==Définition==
-[[Category:Intelligence artificielle]]
+Technique de '''[[sous-échantillonnage]]''' qui consiste à remplacer tous les éléments inclus dans une fenêtre d'observation (fenêtre de calcul, ou fenêtre de voisinage) par la valeur maximale parmi tous les éléments dans cette fenêtre. Le sous-échantillonnage de la valeur maximale permet de rajouter de l’invariance spatiale lors de l’extraction d'attributs tout en réduisant la dimension des [[représentation|représentations]].
-Intelligence artificielle<br>
-[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
-Apprentissage automatique<br>
-[[Catégorie:Réseau de neurones artificiels]]
-Réseau de neurones artificiels<br>
-[[Catégorie:Apprentissage profond]]
-Apprentissage profond<br>
-[[Category:Coulombe]]
-[[Catégorie:Scotty]]
-<br>
-==Définition==
+L'objectif est généralement de réduire la taille de la [[représentation]].
-Le sous-échantillonnage par le maximum (en anglais ''max-pooling'') est une technique utilisée au niveau des couches de partage (''pooling layers'') des réseaux de neurones convolutifs (RNC) (''Convolutional Neural Networks -'' CNN) pour sous-échantillonner les données afin de réduire le nombre de paramètres, la quantité de calculs et par conséquent le sur-ajustement (''overfitting''). Plus précisément, le sous-échantillonnage par le maximum consiste à réduire la dimension des données en ne conservant que l’information la plus importante. Par exemple, dans le cas d'une image, la technique de sous-échantillonnage par le maximum ne retiendra que le pixel du voisinage qui a la plus forte intensité.
+==Compléments==
+Le sous-échantillonnage peut être de différente nature mais les types les plus utilisés sont le sous-échantillonnage de la valeur maximale ''(max pooling)'' et le [[sous-échantillonnage de la valeur moyenne|'''sous-échantillonnage de la valeur moyenne''']] ''(average pooling)''.
 ==Français==
-''' sous-échantillonnage par le maximum'''  locution nominale, masc.
+'''sous-échantillonnage de la valeur maximale'''
+'''échantillonnage de la valeur maximale'''
+'''sous-échantillonnage du maximum'''
+'''échantillonnage du maximum'''
+'''réduction par la valeur maximale'''
+'''réduction par le maximum'''
 ==Anglais==
+'''max-pooling'''
+'''max pooling'''
+==Sources==
+[https://computersciencewiki.org/index.php/ Source : Computersciencewiki]
+[[Utilisateur:Claude COULOMBE | Source : Claude Coulombe, Datafranca]]
+[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]
+[[Category:Intelligence artificielle]]
+[[Catégorie:Apprentissage automatique]]
-'''Max-Pooling'''
+[[Catégorie:Apprentissage profond]]
-[https://computersciencewiki.org/index.php/Max-pooling_/_Pooling  Source: wikipedia]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-Source: Claude Coulombe, Datafranca.org

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